PaddleClas v2.6.0

• 🔥2024.11.5 添加图像分类和图像检索领域低代码全流程开发能力:
  • 飞桨低代码开发工具PaddleX，依托于PaddleClas的先进技术，支持了图像分类和图像检索领域的低代码全流程开发能力：
    • 🎨 模型丰富一键调用：将通用图像分类、图像多标签分类、通用图像识别、人脸识别涉及的98个模型整合为6条模型产线，通过极简的Python API一键调用，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持目标检测、图像分割、文本图像智能分析、通用OCR、时序预测等共计200+模型，形成20+单功能模块，方便开发者进行模型组合使用。
    • 🚀 提高效率降低门槛：提供基于统一命令和图形界面两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持高性能推理、服务化部署和端侧部署等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光等，进行模型开发时，都可以无缝切换。
  • 新增图像分类算法MobileNetV4、StarNet、FasterNet
  • 新增服务端图像识别模型（图像特征）PP-ShiTuV2_rec_CLIP_vit_base、PP-ShiTuV2_rec_CLIP_vit_large
  • 新增多标签图像分类模型CLIP_vit_base_patch16_448_ML、PP-HGNetV2-B0_ML、PP-HGNetV2-B4_ML、PP-HGNetV2-B6_ML、PP-LCNet_x1_0_ML、ResNet50_ML
  • 新增人脸识别模型MobileFaceNet、ResNet50_face，新增人脸识别端到端系统。